Fugu-MT 論文翻訳(概要): DDA3C: Cooperative Distributed Deep Reinforcement Learning in A Group-Agent System

論文の概要: DDA3C: Cooperative Distributed Deep Reinforcement Learning in A Group-Agent System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05135v1
Date: Thu, 10 Feb 2022 16:40:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-11 16:27:05.802251
Title: DDA3C: Cooperative Distributed Deep Reinforcement Learning in A Group-Agent System
Title（参考訳）: DDA3C:グループエージェントシステムにおける協調分散深層強化学習
Authors: Kaiyue Wu, Xiao-Jun Zeng
Abstract要約: グループエージェント強化学習は、複数のエージェントが別々の強化学習タスクを協調的に実行する場合、各エージェントの強化学習プロセスに大きく貢献する。本稿では,このシナリオ下での強化学習問題の定式化と,単エージェントおよび多エージェント強化学習に関する第3タイプの強化学習問題としてグループエージェント強化学習を提案する。我々はDDA3Cが望ましい性能を達成し、スケーラビリティに優れたCartPole-v0ゲーム環境での実験を通して示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.274835852615576
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: It can largely benefit the reinforcement learning process of each agent if multiple agents perform their separate reinforcement learning tasks cooperatively. These tasks can be not exactly the same but still benefit from the communication behaviour between agents due to task similarities. In fact, this learning scenario is not well understood yet and not well formulated. As the first effort, we provide a detailed discussion of this scenario, and propose group-agent reinforcement learning as a formulation of the reinforcement learning problem under this scenario and a third type of reinforcement learning problem with respect to single-agent and multi-agent reinforcement learning. We propose that it can be solved with the help of modern deep reinforcement learning techniques and provide a distributed deep reinforcement learning algorithm called DDA3C (Decentralised Distributed Asynchronous Advantage Actor-Critic) that is the first framework designed for group-agent reinforcement learning. We show through experiments in the CartPole-v0 game environment that DDA3C achieved desirable performance and has good scalability.
Abstract（参考訳）: 複数のエージェントが個別の強化学習タスクを協調して実行する場合、各エージェントの強化学習プロセスに大きなメリットがある。これらのタスクは必ずしも同じではないが、タスクの類似性からエージェント間の通信行動の恩恵を受ける。実際、この学習シナリオはまだよく理解されておらず、十分に定式化されていない。まず,本シナリオに関する詳細な議論を行い,本シナリオにおける強化学習問題の定式化としてグループエージェント強化学習と,シングルエージェントとマルチエージェント強化学習に関する第3のタイプの強化学習問題を提案する。グループエージェント強化学習のための最初のフレームワークであるDDA3C (Decentralized Distributed Asynchronous Advantage Actor-Critic) と呼ばれる分散強化学習アルゴリズムを提案する。我々はDDA3Cが望ましい性能を達成し、スケーラビリティに優れたCartPole-v0ゲーム環境での実験を通して示す。

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